컴퓨터 비전과 자연 언어 처리 기반의 인공지능 통합 교육 프로그램 개발

2.1 인공지능 심화교육의 필요성

AI 기술의 발전은 전통적인 학문의 경계를 넘어 융합과 혁신을 촉진하고 있다. 특히, 컴퓨터 비전과 자연 언어 처리는 이미지와 언어, 인간의 기본적인 인지 활동을 디지털 환경에서 구현하려는 시도에서 중요한 역할을 하고 있다. 이러한 기술의 광범위한 응용 가능성은 인공지능 전공자뿐만 아니라 인문학, 사회과학, 자연과학 등 다양한 분야의 비전공자에게도 새로운 연구 방법론과 문제 해결 기술을 제공한다.

현재 우리나라 초·중등 인공지능 교육은 2022개정 교육과정을 통해 강화되었다[5]. 하지만, 2022개정 교육과정에서 다루고 있는 인공지능 교육의 내용은 보편 교육에 초점이 맞춰있어, 컴퓨터 비전과 자연 언어 처리 등의 인공지능 심화교육을 원하는 학생들의 수요를 충족하지 못한다.

AI 도메인 데이터에 대한 심화교육은 학습자가 특정 분야에서 전문성을 강화할 수 있는 기회를 제공한다. 컴퓨터 비전이나 자연 언어 처리와 같은 분야에서 깊은 이해와 전문 지식을 갖춘 인재는 해당 도메인 인공지능과 다양한 지식 및 전공을 연계하여 새로운 가치를 창출할 수 있다. 또한, AI 기술은 다양한 학문 분야에서 새로운 연구 주제와 방법론을 제공한다. 비전공자의 AI 역량 강화는 학문 간 융합을 촉진하고, 보다 혁신적인 연구 결과를 도출할 수 있다. 즉, 인공지능 기술에 대한 심화교육은 모든 학문 분야의 학습자들이 AI 기술의 발전에 기여하고, 자신의 전공 분야에서 새로운 가치를 창출할 수 있는 기회를 제공한다. 따라서, 컴퓨터 비전과 자연 언어 처리에 대한 심화교육은 인공지능 전공자 및 비전공자 모두를 위한 필수 교육으로 간주되어야 한다. 이를 통해, 우리는 AI 기술이 제공하는 무한한 가능성을 최대한 활용하고, 보다 지속 가능하고 포용적인 미래 사회를 구현할 수 있을 것이다[6].

2.2 인공지능 통합 교육

최근 인공지능 기술은 의료, 교육, 비즈니스 등 다양한 분야에서 효율성과 생산성을 증가시키는 등 긍정적인 변화를 일으키고 있다. 하지만 이와 함께 데이터 편향으로 인한 불평등, 프라이버시 침해, 윤리적 문제, 책임 소재의 모호성과 같은 부정적 영향도 함께 초래하고 있는게 현실이다[7].

인공지능은 막대한 데이터를 기반으로 자체 학습하고 모델을 구축한다. 이 과정에서 개발자가 윤리적인 고려를 하지 않는다면, 인간이 통제하거나 예측하기 어려운 결과를 초래하기도 한다[8]. 그 예로 Amazon에서 개발한 AI 채용 도구가 있다. 이 AI 시스템은 훈련 데이터로 사용된 과거 채용 데이터에 기반하여 학습하였으며, 이는 남성 지원자를 선호하는 편향적인 판단을 하기도 했다[9]. 이는 인공지능의 특성을 충분히 고려하지 않고 개발 과정에서 윤리적 검토를 하지 않아 발생한 결과이다. 이러한 윤리적 이슈를 예방하기 위해서는 K-12 학년부터 인공지능으로 일어날 수 있는 윤리적 이슈를 인공지능 개념 학습과 함께 교육해야한다. 즉, 인공지능 교육과 인공지능 윤리교육이 분리되지 않고 함께 통합하여 교육하여야 한다[10,11].

인공지능 윤리 교육의 목적은 윤리 요소의 개념적 고찰이 아닌 윤리를 실천하는 것에 있다. 이를 학습자가 인공지능 개발 과정에서 인공지능 윤리를 자연스럽게 고려하기 위해서는 인공지능의 지식적 내용과 윤리가 분리되어서는 안된다. 배진아(2022)는 실생활 문제를 효과적이고 효율적으로 해결하는 인지적 역량뿐만 아니라 사회적, 윤리적 영향을 고려한 정의적 역량이 함께 향상하는 교육을 강조하였다[11]. 또한 인공지능 교육이 향후에는 인공지능 통합 교육과 같은 의미로 사용되어야 함을 주장하였다. 인공지능 교육 또한 실생활의 문제를 컴퓨터로 해결하는 프로젝트 중심의 학습을 지향한다. 지식 위주의 교육보다 실천 중심, 체험 중심의 교육활동을 통해 컴퓨터과학자처럼 사고하는 경험을 할 수 있어야 한다. 즉 인공지능 교육의 전 과정에서 인공지능 윤리 교육을 함께 다루어야 한다는 의미의 통합적 의미가 강조되어야 한다.

2.3 실생활 문제 해결 역량 강화

인공지능 기술이 일상 생활의 다양한 측면을 혁신하고 있는 오늘날, AI 지식을 배우고 이해하는 것은 매우 중요하다. 하지만 이 지식이 실제 세계의 문제를 해결하는 데 어떻게 적용될 수 있는지를 이해하는 것은 더욱 중요하다[12]. 이러한 응용 능력은 컴퓨팅 사고력에 기반하며, 이는 문제 해결, 시스템 설계, 사용자 요구 사항의 이해와 같은 능력을 포함한다.

컴퓨팅 사고력은 문제 해결과 시스템 설계 과정에서 컴퓨터 과학의 개념과 기술을 적용하는 능력을 말한다. 이는 추상화, 알고리즘적 사고, 자동화, 데이터 분석 등을 포함하여, 복잡한 문제를 해결하기 위한 시스템적 접근 방식을 의미한다[13]. 인공지능 기술을 실생활 문제 해결에 활용하기 위해서는 AI 지식과 컴퓨팅 사고력을 결합해야 한다. 예를 들어, 자연 언어 처리(NLP) 기술을 활용하여 고객 서비스 개선, 컴퓨터 비전 기술을 이용한 의료 진단 지원 시스템 개발 등은 모두 컴퓨팅 사고력을 기반으로 한다. 이러한 활용은 기술적 지식을 넘어서 문제의 본질을 이해하고, 적절한 AI 솔루션을 설계하며, 이를 통해 실질적인 가치를 창출하는 능력을 요구한다[14].

인공지능 기술의 실생활 문제 해결에 활용은 단순히 기술적 지식을 넘어서는 것을 요구한다. 컴퓨팅 사고력은 이러한 활용을 가능하게 하는 핵심적인 역량으로, 문제 해결, 시스템 설계, 창의적인 솔루션 개발 능력을 포함한다. 따라서, AI 교육은 컴퓨팅 사고력의 개발을 중점적으로 포함해야 하며, 이를 통해 개인과 사회 전체에 혜택을 제공할 수 있는 인재를 양성해야 한다.

3.1 인공지능 심화교육 프로그램 설계 방향

인공지능 인재양성 프로그램은 제주도내 고등학교 1, 2학년을 대상으로 디지털 대전환 시대 요구사항을 반영하고, 미래사회 변화에 적극적으로 대응할 수 있는 역량을 강화하는 것을 목적으로 한다. 따라서 3가지 방향성을 두고 교육프로그램을 설계하였다.

첫째, 인공지능 역량 강화를 위한 심화교육의 확대이다. 현재 2022개정 교육과정에서 다루고 있는 인공지능 교육의 내용은 보편 교육에 초점이 맞춰있어, 인공지능 심화교육을 원하는 학생들의 수요를 충족하지 못한다. 이에 컴퓨터 비전과 소리 데이터, 자연 언어 처리 과정을 운영하여 데이터셋을 확보하고 가공 및 처리, 인공지능 모델 생성, 검증 과정을 거치는 심화교육을 제공하여 인공지능 역량 향상을 위한 프로그램을 제공하고자 한다.

둘째, 인공지능 윤리 역량 강화이다. 인공지능 기술의 발달은 긍정적 영향력과 함께 부정적 영향력이 공존한다. 인공지능은 방대한 데이터를 기반으로 학습하는 과정에서 모델이 구축되며 그 과정에서 사람이 예측하거나 통제하지 못하는 결과를 도출하기도 한다. 이러한 문제를 최소화 하기 위해서는 인공지능 교육과 함께 인공지능 윤리 교육이 함께 이루어져야 한다.

인공지능 윤리 교육은 윤리적 요소에 대한 고찰과 지식 중심의 교육을 넘어 인공지능이 가지는 사회적 영향력과 윤리의 적용 방안을 탐색하고 계획하고 실천하는 교육으로 진행되어야 한다[15]. 따라서 본 연구에서는 인공지능 교육과 인공지능 윤리가 통합된 형태의 교육을 설계하고 실천력 중심의 인공지능 교육을 설계하고자 한다.

셋째, 인공지능을 이용한 실생활 문제해결 역량 강화이다. 인공지능 교육의 목적은 ‘실생활에서 접할 수 있는 문제 상황에서 컴퓨터 과학의 개념과 원리 및 인공지능 모델을 활용하여 문제를 해결해 나가는 사고 과정 및 절차적 능력’인 컴퓨팅 사고력을 함양하는 데에 있다[13]. 따라서 인공지능에 대한 지식 및 개념을 실생활에 응용하고 적용하기 위한 역량 강화를 위한 프로젝트 과정을 포함하였다.

3.2 프로그램 적용 대상 및 구성

컴퓨터 비전, 자연 언어 처리 도메인 중심의 수업 적용을 위해 제주도교육청 인재양성 프로그램에 신청한 제주 도내 19개 고등학교 1~2학년 총 80명이 참여하였다.

인공지능 심화교육 프로그램은 ‘Table 1’과 같이 3단계로 진행하였다. 각 단계는 학습자들이 프로그래밍 및 AI 기초 지식을 습득하고, AI의 심화 분야와 윤리를 학습한 후, 최종적으로 융합 프로젝트를 통해 실제 문제 해결 능력을 개발할 수 있도록 설계하였다.

Table 1.

Composition of the Advanced AI Education Program

1단계는 ‘공통 기초’ 단계이다. 이 단계에서는 AI 기술을 이해하고 활용하기 위한 기본적인 프로그래밍 능력과 AI 기초 지식의 습득을 목표로 한다. 이는 모든 참가자가 공통의 출발점에서 시작할 수 있도록 함으로써, 배경 지식의 차이를 최소화하고, 학습의 효율성을 극대화한다.

2단계는 인공지능 역량강화 단계이다. 이 단계에서는 컴퓨터 비전, 음성 및 자연 언어 처리와 같은 특정 AI 분야의 심화 학습을 통해 전문 지식과 기술을 확장한다. 또한, AI 기술의 윤리적 측면을 탐구하여, 기술 개발과 적용 과정에서 발생할 수 있는 윤리적 문제에 대한 인식을 높인다. AI 기술의 심화 학습과 윤리적 고려를 병행함으로써, 참가자들이 전문적이면서도 책임감 있는 AI 개발자로 성장할 수 있도록 한다. 본 프로그램 학습자는 컴퓨터 비전 중심반과 음성 및 자연 언어 처리 중심반으로 나누어 진행하였다.

3단계는 실생활 문제해결 단계이다. 이 단계를 통해 실제 사회적, 경제적 문제를 해결하기 위한 융합 프로젝트를 수행한다. 또한, 팀 기반 프로젝트를 통해 협업, 의사소통, 프로젝트 관리 능력을 개발한다. 이론과 실습의 통합을 통해 참가자들이 실제 문제 해결에 필요한 종합적인 AI 역량을 개발할 수 있도록 하기 위함이다.

인공지능 심화교육 프로그램은 학습자들이 AI 기술의 기초부터 심화 학습, 그리고 실제 문제 해결에 이르기까지 전 과정을 체계적으로 학습할 수 있도록 설계되었다. 이 프로그램은 참가자들이 AI 기술을 통해 사회적 가치를 창출하고, 윤리적으로 책임감 있는 기술 개발자로 성장할 수 있는 기반을 마련한다. 또한, 이 구조적 접근 방식은 참가자들이 AI 기술의 다양한 적용 가능성을 탐색하고, 실제 세계의 복잡한 문제를 해결하는 데 필요한 실질적인 역량을 개발할 수 있도록 한다.

3.3 분석 도구

인공지능 심화교육을 통한 효과성을 분석하기 위해 한국교육학술정보원의 윤리적 요소를 통합한 고등학생용 인공지능 교육 프로그램 설계 연구 보고서 설문 내용을 참고하여 ‘Table 2’와 같이 총 90 문항으로 구성하였다[16]. 설문은 교육 프로그램 참가 및 수료학생을 대상으로 사전-사후로 검사하였다.

Table 2.

Pre-Post Survey Content

정보역량은 컴퓨팅 기기를 활용한 문제해결 전반에 걸친 내용으로, 고등 정보 과목 교육과정 및 성취기준을 바탕으로 설계된 내용이다. 정보역량 설문의 내용은 정보문화, 자료와 정보, 문제해결과 프로그래밍, 컴퓨팅 시스템 등의 내용을 포함하고, 프로그램 참여 전후의 정보역량 변화를 측정하여, 참가자들이 정보를 어떻게 탐색하고 활용하는지에 대한 기초 역량의 변화를 평가한다.

인공지능 역량은 AI 기술의 이해와 활용 능력을 의미한다. 이는 AI 개념의 이해, 프로그래밍 기술, AI 모델링 및 알고리즘 적용 능력을 포함한다. 설문을 통하여 학습자들이 AI 기술과 관련된 전문 지식과 기술을 얼마나 습득하고 개발했는지를 측정한다. 또한, 인공지능 역량의 사전·사후 변화를 통해 교육 프로그램의 효과를 구체적으로 분석한다.

인공지능 윤리 역량은 AI 기술의 개발과 적용 과정에서 발생할 수 있는 윤리적 문제를 인식하고, 해결하기 위한 능력을 의미한다. 인공지능 윤리 역량 설문을 통하여 학습자들이 AI 기술의 윤리적 측면에 대해 얼마나 이해하고 있는지, 그리고 윤리적 문제에 대해 어떠한 접근 방식을 가지고 있는지를 평가한다. 또한, 프로그램을 통해 참가자들의 윤리적 인식과 문제 해결 능력이 어떻게 변화했는지를 분석함으로써, 윤리 교육의 효과를 측정한다.

인공지능 학습 동기는 인공지능에 대한 과정·기능, 가치·태도 측면 등을 다면적으로 반영하는 역량이다. 문항의 구성은 기대-가치 신념과 자기결정성으로 구성된다.

기대-가치 신념은 개인이 특정 학습 활동이나 과제를 수행할 때 성공할 것이라는 자신의 믿음을 나타낸다. 이는 "내가 이 일을 할 수 있을까?"라는 질문에 대한 긍정적인 대답으로, 개인의 성공에 대한 기대 또는 자신이 가진 능력에 대한 신념을 의미한다. 기대-가치 신념은 학습자가 학습 활동에 참여하려는 의지를 강화시키며, 이는 과제에 대한 긍정적인 결과를 기대함으로써 학습 동기를 부여한다[17].

자기결정성은 개인이 어떤 학습 활동이나 행동을 선택, 시작, 조절하는 과정에서 어느 정도의 자율성을 느끼는지를 나타낸다. 이는 참가자들이 자신의 학습 경로와 관련된 결정을 내리고, 이를 통제할 수 있는 능력에 초점을 맞춘다[18]. 자기결정성은 참가자들이 인공지능 학습 과정에서 느끼는 자율성의 정도를 측정하며, 이는 학습자 스스로가 자신의 학습 활동에 대해 더 큰 책임감과 참여 의욕을 갖게 한다.

인공지능 학습 동기의 이러한 구성 요소는 참가자들이 인공지능 학습 활동에 얼마나 적극적으로 참여하고, 그 과정에서 얻는 만족감과 성취감을 결정하는 데 중요한 역할을 한다.

4.1 컴퓨터 비전 중심 과정

본 연구에서는 컴퓨터 비전 중심 과정을 ‘Table 3’와 같이 개발하였다. 컴퓨터 비전 분야는 이미지와 비디오 데이터에서 유용한 정보를 추출, 분석하고 해석하는 AI의 핵심 영역이다. 이 과정에서 학습자들은 컴퓨터 비전의 기본 원리와 최신 기술을 학습하며, 실생활 문제 해결에 직접 적용해볼 수 있는 기회를 갖는다. 컴퓨터 비전 기술의 발전과 응용은 윤리적 고려가 필수적이다. 데이터의 프라이버시, 보안, AI 기술의 편향성 및 공정성 문제는 이 기술의 책임 있는 사용을 위해 반드시 이해하고 고려해야 한다. 이러한 윤리적 고려를 교육 과정에 통합함으로써, 학습자들은 인공지능의 기술적 이해 뿐만 아니라 윤리적 판단력을 동시에 습득할 수 있다. 마지막으로 컴퓨터 비전 내용 뿐만 아니라 음성 및 자연 언어 처리 내용을 포함 하였다. 컴퓨터 비전과 함께 음성 및 자연 언어 처리의 기본 개념과 체험을 포함시키는 것은 학습자들이 AI의 다양한 영역에 대한 폭넓은 이해를 갖게 하고, AI 기술의 융합적 활용 능력을 향상시킨다. 이는 학습자들이 단일 기술에 국한되지 않고, AI 기술의 다양한 적용 가능성을 탐색할 수 있게 한다.

Table 3.

Content of the Course Focused on Computer Vision

이러한 통합적 접근 방식은 참가자들이 AI 기술의 전반적인 이해를 바탕으로 실제 세계의 복잡한 문제를 해결할 수 있는 융합적 사고력을 개발하는 데 중점을 둔다. 또한, 이 과정은 AI 기술의 실용적 적용뿐만 아니라 사회적, 윤리적 책임을 고려하는 인력을 양성하는 데 목표를 두고 있다.

4.2 음성 및 자연 언어 처리 중심 과정

본 연구에서는 음성 및 자연 언어 처리 중심 과정을 ‘Table 4’와 같이 개발하였다. 음성 및 자연 언어 처리 분야는 인간과 컴퓨터 간의 상호작용을 자연스럽게 만들어, 인공지능 기술이 사람들의 일상 생활에 보다 깊숙이 침투할 수 있게 하는 핵심 기술이다. 이 과정은 학습자들이 음성인식과 자연 언어 처리의 기본 원리를 이해하고, 이를 다양한 응용 분야에 적용해 볼 수 있도록 한다. 인공지능 응용 및 실생활 문제해결은 윤리적, 사회적 책임의 중요성을 증대시킨다. 이 과정에서 윤리적 고려사항을 통합함으로써 학습자들은 기술적 실습뿐만 아니라, 그들의 작업이 사회에 미치는 영향에 대해 심도 깊게 탐구하게 된다. 이는 책임감 있는 AI 개발자를 양성하는 데 중요한 역할을 할 수 있다. 음성 및 자연 언어 처리에 컴퓨터 비전 개념을 추가하는 것은 학습자들에게 AI 기술의 융합적 활용 가능성을 보여준다. 이를 통해 학습자들은 단일 기술에 국한되지 않는 넓은 시야를 갖게 되며, AI 기술의 다양한 적용 사례를 이해하고 실제 문제 해결에 접근할 수 있는 능력을 개발한다.

Table 4.

Content of the Course Focused on Speech and Natural Language Processing

이 과정은 음성 및 자연 언어 처리의 기술적 이해와 윤리적 책임을 동시에 강조함으로써, 참가자들이 기술적 역량과 함께 윤리적 판단력을 발달시킬 수 있도록 설계되었다. 또한, 컴퓨터 비전 처리의 개념과 체험을 추가함으로써, 참가자들은 AI 기술의 다면성을 이해하고, 이를 종합적으로 활용하는 능력을 키울 수 있다. 이러한 통합 접근 방식은 참가자들이 AI 기술을 보다 폭넓게 이해하고, 실생활 문제 해결에 적용할 수 있는 실질적인 역량을 개발하는 데 중점을 둔다.

5.1 사전-사후 분석

본 조사는 제주도 소재 고등학생 80명을 대상으로 설문이 진행되었다. 연구조사 대상의 인구통계학적 특성은 ‘Table 5’와 같다. G-power 3.1.9.7 프로그램을 이용하여 대응t검정에 대한 연구표본 크기(효과크기 0.5, 유의수준 0.05, 검정력 0.95)를 산출한 결과 54명(본 연구대상자 80명)으로 산출되어 표본수가 총족되었음을 확인하였다. 또한 생명윤리위원회(IRB)로부터 승인을 받아 실시하였다(승인번호 0000-IRB-0000-000).

Table 5.

Demographic Characteristics of the Study Participants

연구는 교육 프로그램의 적용 전‧후 두 번의 설문으로 이루어졌으며 사전과 사후의 차이를 확인하기 위해 대응표본 t검정으로 분석하였다. 설문 문항은 ‘Table 6’과 같이 정보역량, 인공지능 역량, 인공지능 윤리 역량, 인공지능 학습 동기 총 4개의 분야로 나누어 진행하였다. 각 역량별로 4~6개의 영역으로 나뉘고 영역별로 사전사후 분석을 진행하였다.

Table 6.

Survey Question Structure

‘Table 7’의 대응표본 통계량을 나타내며‘be’는 사전검사, ‘af’는 사후검사 결과이다. 17개의 영역 모두 사후에 평균이 향상된 것을 알 수 있다.

Table 7.

Paired Sample Statistics

‘Table 8’은 t-검정 결과 17개의 영역 중 1개를 제외하고 모두 유의미한 차이가 있음을 확인할 수 있다. 정보역량(info), 인공지능 역량(ai), 인공지능 윤리 역량(ethics)은 유의확률이 0.05 미만으로 유의한 것으로 확인되었으며 교육 프로그램의 효과성에 각 모두 효과가 있는 것으로 판단되었다. 다만, 인공지능 학습 동기(motiv)의 경우 유의수준 p>0.05의 결과로 사전사후에 차이가 없는 것으로 보인다. motiv1은 학업적 자아개념으로 인공지능 공부에 대한 재능이나 소질에 대한 문항으로 심화과정으로 진입할수록 기존의 자신감은 하향되는 것을 알 수 있다.

Table 8.

Results of Paired Sample Tests

분석을 통해 대부분의 변수들에서 'be' 상태와 'af' 상태 간에 유의미한 차이가 있음을 확인할 수 있었다. 이는 인공지능 윤리에 대한 인식, 정보, 인공지능에 대한 태도 변화 및 특정 동기 부여 요소들에 대한 변화를 시사한다.

연구 결과 개발된 교육 프로그램이 참가자들의 정보역량, 인공지능 역량, 인공지능 윤리 역량 및 특정 학습 동기 부문에서 유의미한 개선을 가져왔음을 확인하였다. 대부분의 영역에서 사전 대비 사후 평균 점수가 향상되었으며, 이는 교육 프로그램이 학생들의 기술적 이해, 윤리적 인식, 그리고 인공지능에 대한 관심을 증가시키는 데 기여한 것으로 해석된다. 특히, 컴퓨터 비전과 음성 및 자연 언어 처리와 같은 기술을 활용한 실생활 문제 해결 경험은 참가자들에게 깊은 인상을 남겼으며, AI 윤리 교육은 기술의 책임 있는 사용에 대한 인식을 강화하는 데 중요한 역할을 했다.

또한, 이 프로그램은 참가자들의 진로 및 전공 선택에 긍정적인 영향을 미쳤으며, 학생들은 인공지능과 다른 분야의 융합을 통해 새로운 가능성을 탐구하고자 하는 의욕을 보였다. 학습 과정에서 겪은 어려움은 멘토의 도움과 팀워크를 통해 극복되었으며, 이러한 경험은 학생들의 문제 해결 능력과 협업 능력을 향상시켰다. 프로그램을 통해 습득한 지식과 기술을 다양한 분야에 적용하고자 하는 학생들의 계획은 인공지능 교육이 실생활 문제 해결 및 창의적 사고에 기여할 수 있음을 보여준다.

5.2 심층 설문 분석

본 논문은 인공지능 심화교육 프로그램의 영향을 조사하기 위한 연구 결과를 제시한다. 이 프로그램은 컴퓨터 비전, 음성 인식, AI 윤리, 자연 언어 처리 등의 주제를 다루며, 참가자들로부터 수집된 서술형 설문 응답을 바탕으로 정성적 분석을 수행하였다.

인상 깊었던 경험: 학습자들은 교육 프로그램을 통해 여러 기술을 체험하였으며, 특히 컴퓨터 비전 기술과 음성 및 자연 언어 처리 기술을 직접 활용하여 실생활 문제를 해결한 경험이 가장 인상 깊었다고 응답하였다. 예를 들어, 한 참가자는 컴퓨터 비전을 활용한 프로젝트를 "인공지능을 이용해 직접 프로젝트를 만들어 본 경험이 가장 인상 깊었다. 컴퓨터 비전과 음성 인식 인공지능을 사용만 해 보았는데 이 기술을 직접 학습시키고 내가 원하는 문제에 적용할 수 있던 경험이 좋았다.”고 표현했다. 음성 인식, AI 윤리, 자연 언어 처리 등 다양한 주제의 워크숍과 프로젝트는 참가자들에게 강한 인상을 남겼으며, 기술의 실질적인 적용 가능성을 직접 보고 체험할 수 있는 중요한 기회였다고 할 수 있다.

AI 윤리 교육의 영향: AI 윤리 교육은 학습자들의 생각과 태도에 중요한 변화를 가져왔다. 참가자들은 "윤리 교육을 통해 AI의 부정적인 영향도 깊게 생각하게 됐고, 기술을 개발하고 사용할 때 더 책임감 있는 태도를 가져야겠다고 느꼈다"고 보고했다. 이러한 결과는 AI 윤리 교육이 학습자들의 윤리적 인식을 강화하는 데 효과적임을 나타낸다.

진로 및 전공 선택에의 영향: 학습자들은 본 교육 프로그램이 그들의 진로 및 전공 선택에 긍정적인 영향을 주었다고 설문했다. "이 프로그램 덕분에 컴퓨터 과학과 인공지능 분야로 진로를 정하기로 결심했다"는 응답은 프로그램이 학생들의 진로 결정에 구체적인 영감을 제공했음을 보여준다. 또한 한 학생은 “저는 주로 미술에 관심이 있었는데, 이 프로그램을 듣고 미술과 인공지능을 융합할 수 있는 방법에 대해 많은 고민을 했다. 이제는 디지털 아트와 AI를 접목한 분야에서 무엇인가 만들어보고 싶다.”라고 설문했다. 이러한 결과는 인공지능이 자신의 전공과 융합하여 새로운 결과를 창출할 수 있다는 생각의 긍정적 변화를 가져왔음을 시사한다.

프로그램 동안 겪었던 어려움과 극복 방법: 참가자들은 프로그래밍, 시간 관리, 팀워크, 기술적 오류 등 다양한 어려움을 경험했다. 이러한 도전을 극복하기 위해 멘토의 도움을 받거나, 자기 관리 기술을 개발하고, 팀 내에서의 의사소통을 강화하는 등의 방법을 사용했다. 예를 들어, 한 학생은 프로그래밍과 데이터 처리의 어려움을 "멘토님과 친구들의 도움으로 극복했다"고 언급했다. 이러한 과정은 학습자들의 문제 해결 능력과 협업 능력을 향상시켰다.

실생활이나 다른 학습 분야에의 적용 가능성: 참가자들은 프로그램을 통해 얻은 지식과 기술을 실생활 문제 해결이나 다른 학습 분야에 적용할 계획을 가지고 있었다. 예를 들어, 한 학생은 스마트 홈 시스템 개선을 위해 배운 인공지능 모델을 활용하고 싶어 했다. 또 다른 학생은 개인화된 음악 추천 시스템을 만들기 위해 인공지능 기술을 적용해보고 싶다고 응답했다.

프로그램의 개선점: 응답자들은 프로그램에 대해 전반적으로 긍정적인 평가를 했지만, 더 다양한 AI 기술의 소개와 최신 기술 트렌드에 대한 교육을 원하는 등의 개선점을 제시했다. 예를 들어, 한 학생은 "강화학습이나 GANs 같은 최신 기술도 배울 수 있었으면 좋겠다"고 제안했다.

본 연구를 통해 인공지능 심화교육 프로그램이 참가자들의 기술적 습득, 윤리적 인식, 진로 선택에 긍정적인 영향을 미친 것을 확인할 수 있었다. 프로그램의 다양한 측면에서 얻은 피드백은 향후 교육 프로그램의 설계와 개선에 중요한 기여를 할 것으로 기대된다.